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Python 中的 matplotlib.patches .矩形

原文:https://www.geeksforgeeks.org/matplotlib-patches-python 中的矩形/

Matplotlib 是 Python 中一个惊人的可视化库，用于数组的 2D 图。Matplotlib 是一个多平台数据可视化库，构建在 NumPy 数组上，旨在与更广泛的 SciPy 堆栈一起工作。

matplotlib.patches.Rectangle

matplotlib.patches.Rectangle类用于以指定的宽度、高度和旋转角度在 xy = (x，y)处对左下方的地块进行矩形补片。

语法:class matplotlib.patches.rectangle(xy，宽度，高度，角度=0.0，**kwargs)

参数:

  • xy: 左下角开始矩形绘图
  • 宽度:矩形的宽度
  • 高度:矩形的高度。
  • 角度:矩形的旋转角度。

下表列出了有效的 kwargs

财产 描述
agg_筛选器 接受(m，n，3)浮点数组和返回(m，n，3)数组的 dpi 值的筛选函数
希腊字母的第一个字母 浮动或无
愉快的 弯曲件
抗锯齿或 aa 未知的
帽式 { '对接'，'圆形'，'突出' }
剪辑盒 Bbox
剪辑 _on 弯曲件
剪辑路径 [(路径，转换)|补丁|无]
颜色 rgba 元组的颜色或序列
包含 请求即付的
edgecolor 或 ec 或 edgecolors 颜色或无或“自动”
facecolor 或 fc 或 facecolors 颜色或无
数字 数字
充满 弯曲件
眩倒病 潜艇用热中子反应堆（submarine thermal reactor 的缩写）
舱口 {'/'，' \ '，' | '，'-'，'+'，' x '，' O '，' O '，' ', '*'}
in_布局 弯曲件
连接样式 { '斜接'，'圆形'，'斜角' }
生活方式 {'-', '–', '-.'，':'，"，(偏移量，开-关-序列)，…}
线宽 浮动或无
路径效果 抽象路径效应
采摘者 无、布尔、浮点或可调用
路径效果 抽象路径效应
采摘者 浮动或可调用[[艺术家，事件]，元组[布尔，字典]]
光栅化 布尔或无
草图_参数 (比例:浮动，长度:浮动，随机性:浮动)
突然的 布尔或无
改变 matplotlib.transforms.transform
全球资源定位器(Uniform Resource Locator) 潜艇用热中子反应堆（submarine thermal reactor 的缩写）
看得见的 弯曲件
更糟 漂浮物

例 1:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle

# The image
X = np.arange(16).reshape(4, 4)

# highlight some feature in the
# middle boxes.
fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(X, cmap = plt.cm.gray,
          interpolation ='nearest')
ax.add_patch( Rectangle((0.5, 0.5),
                        2, 2,
                        fc ='none', 
                        ec ='g',
                        lw = 10) )

plt.show()

输出: 例 2:

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

rect1 = matplotlib.patches.Rectangle((-200, -100),
                                     400, 200,
                                     color ='green')

rect2 = matplotlib.patches.Rectangle((0, 150),
                                     300, 20,
                                     color ='pink')

rect3 = matplotlib.patches.Rectangle((-300, -50),
                                     40, 200,
                                     color ='yellow')

ax.add_patch(rect1)
ax.add_patch(rect2)
ax.add_patch(rect3)

plt.xlim([-400, 400])
plt.ylim([-400, 400])

plt.show()

输出:

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